Canada Inside

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng tham gia sâu vào quá trình tạo lập và tiếp nhận thông tin, thách thức đang vượt ra ngoài việc phát hiện hình ảnh hay giọng nói giả. Vấn đề là làm thế nào để người dân biết thông tin đến từ đâu, được lựa chọn như thế nào và ai chịu trách nhiệm khi nội dung sai lệch gây hậu quả. Minh bạch thông tin, trách nhiệm của nền tảng và năng lực kiểm soát dữ liệu vì vậy trở thành yêu cầu gắn bó chặt chẽ trong quản trị AI.

Mời bạn khám phá thêm các phóng sự trên kênh YouTube Canada Inside.

Trong phát biểu trước Ủy ban Thường vụ về Thủ tục và Các vấn đề của Hạ viện, lãnh đạo Cơ quan Bầu cử Canada cảnh báo AI làm thay đổi cả cách thông tin được tạo ra, phân phối và tiếp cận. Người dùng ngày càng khó nhận biết chủ thể đứng sau nội dung là ai, lý do thông tin được đưa tới họ và các nguồn chatbot được sử dụng để hình thành câu trả lời.

Cảnh báo này cho thấy giới hạn của cách ứng phó chỉ tập trung vào phát hiện nội dung giả. Một câu trả lời có thể sử dụng dữ kiện có thật nhưng lựa chọn thiếu cân đối hoặc bỏ qua bối cảnh cần thiết. Khi AI tổng hợp thông tin thành một đoạn văn hoàn chỉnh, người đọc có thể không nhìn thấy những bước lựa chọn đó. Sự thuận tiện trong tiếp nhận thông tin, vì thế, cần đi cùng khả năng kiểm tra nguồn và đánh giá độ tin cậy.

Trong cuộc phỏng vấn với phóng viên TTXVN tại Canada về AI và tin giả, TS Hoàng Xuân Bách, Chủ tịch Hội Công nghệ Canada–Việt Nam, cho rằng quản lý cần tập trung vào rủi ro, hành vi và hậu quả thực tế. Một hình ảnh AI phục vụ sáng tạo và một đoạn giả giọng nhằm lừa chuyển tiền đều sử dụng công nghệ AI, nhưng mức độ nguy hiểm khác nhau và cần cách xử lý tương ứng.

Theo ông, không nên xây dựng hệ thống quản lý phụ thuộc vào khả năng phát hiện nội dung AI, bởi công nghệ nhận diện luôn phải chạy theo công nghệ tạo nội dung. Điều cần xem xét là mục đích sử dụng, cách thức truyền bá và hậu quả đối với cá nhân, tài sản hay xã hội. Với nội dung tổng hợp, dễ bị nhầm là thật, minh bạch và truy xuất nguồn gốc là những yêu cầu cần được ưu tiên.

Từ góc độ này, gắn nhãn là một biện pháp cần thiết nhưng chưa đủ. Nhãn giúp nhận biết phương thức sản xuất nội dung, song không tự xác nhận tính chính xác của thông tin. Một hệ thống bảo vệ người dùng còn phải làm rõ nguồn dữ liệu, trách nhiệm kiểm chứng và khả năng xử lý khi nội dung gây thiệt hại.

Liên quan tới việc bảo vệ trẻ em trên môi trường số, ông Nguyễn Thành Phong, nhà sáng lập nền tảng đào tạo ứng dụng AI 3Labs, cho rằng trách nhiệm chủ động của doanh nghiệp là nhận diện rủi ro và thiết kế sản phẩm an toàn. Ông đề xuất tăng tính minh bạch của thuật toán, gắn nhãn sản phẩm do AI tạo ra và duy trì sự kiểm duyệt của con người đối với những quyết định quan trọng.

Dù được nêu trong bối cảnh bảo vệ người dùng nhỏ tuổi, nhưng ý kiến này làm rõ một khía cạnh của quản trị AI: trách nhiệm không kết thúc ở việc xử lý một bài đăng. Cách nền tảng lựa chọn và đề xuất nội dung cũng ảnh hưởng đến mức độ tiếp xúc của người dùng với thông tin sai lệch. Vì vậy, việc đánh giá an toàn cần xem xét cả quá trình phân phối, thay vì chỉ kiểm tra từng sản phẩm.

Ông Phong cũng lưu ý các biện pháp bảo vệ không được dẫn tới thu thập và lưu giữ dữ liệu cá nhân quá mức cần thiết. Theo ông, giám sát độc lập, quy trình ra quyết định minh bạch và hệ thống khiếu nại rõ ràng là những điều kiện để cân bằng an toàn trực tuyến với quyền riêng tư. Đây là vấn đề đặt ra khi các nền tảng sử dụng thêm dữ liệu để nhận diện người dùng hoặc kiểm soát rủi ro.

Ở một tầng sâu hơn, khả năng quản trị AI còn gắn với quyền chủ động đối với hạ tầng và dữ liệu. Chia sẻ với phóng viên TTXVN tại Canada về tự chủ AI, GS Lê Bảo Long thuộc Viện Nghiên cứu Khoa học Quốc gia (INRS), Đại học Québec, nhận định sự phụ thuộc quá lớn vào nền tảng điện toán đám mây, mô hình AI và hệ thống dữ liệu do các tập đoàn nước ngoài kiểm soát có thể hạn chế quyền chủ động về chi phí, khả năng tiếp cận công nghệ và bảo vệ dữ liệu.

Nhận định này bổ sung góc nhìn về điều kiện thực hiện tính minh bạch. Yêu cầu giải trình sẽ khó phát huy đầy đủ nếu đơn vị triển khai không có khả năng kiểm tra dữ liệu, đánh giá chất lượng hoặc hiểu rõ hệ thống đang sử dụng. Điều này đặt ra nhu cầu phát triển năng lực chuyên môn để thẩm định công nghệ, xác định trách nhiệm và lựa chọn phương án phù hợp với từng lĩnh vực.

Tuy nhiên, năng lực công nghệ không thay thế trách nhiệm của các chủ thể. Theo TS Bách, Nhà nước cần đặt ra chuẩn mực và xử lý vi phạm; nền tảng số đảm nhận việc nhận diện, gắn nhãn và kiểm soát sự lan truyền; báo chí thực hiện kiểm chứng nguồn tin, sự thật và bối cảnh. Cách phân vai này giúp tránh tình trạng đẩy toàn bộ gánh nặng xác minh sang người dùng.

Những vấn đề đang được đặt ra tại Canada cho thấy xây dựng niềm tin vào AI cần sự kết hợp giữa minh bạch nội dung, trách nhiệm của nền tảng và năng lực kiểm soát công nghệ. Hiệu quả quản trị sẽ phụ thuộc vào việc người dùng có thể kiểm tra thông tin, yêu cầu giải thích và tìm được chủ thể chịu trách nhiệm khi quyền lợi bị ảnh hưởng. Đây cũng là cơ sở để việc ứng dụng AI được mở rộng mà vẫn duy trì khả năng giám sát của con người.

Canada Inside